Курс Python → Retrying в Python: повторные вызовы
Библиотека Retrying предоставляет удобный способ автоматизации повторных вызовов в Python. Она пригодится, когда необходимо обработать ситуации, когда действие в коде, например запрос к внешнему источнику, завершилось ошибкой. Retrying позволяет настроить автоматические повторные попытки выполнения этого действия, что может быть особенно полезно в случае временных сбоев или проблем на стороне сервера.
Используя библиотеку Retrying, можно указать количество попыток, которые будут предприняты перед тем, как считать действие неуспешным. Также можно настроить интервалы между попытками, чтобы избежать перегрузки сервера или сети. Эти параметры позволяют гибко настраивать поведение программы в зависимости от конкретной ситуации.
from retrying import retry
@retry(wait_fixed=1000, stop_max_attempt_number=3)
def make_request():
# Код запроса к внешнему источнику
pass
make_request()Пример кода выше демонстрирует использование декоратора @retry из библиотеки Retrying для повторной попытки выполнения функции make_request() до трех раз с фиксированным интервалом в 1 секунду между попытками. Этот подход позволяет обрабатывать ошибки и временные сбои в работе программы, повышая ее надежность и стабильность.
Благодаря библиотеке Retrying разработчики могут упростить управление повторными вызовами в своем коде, избегая дублирования логики и улучшая обработку ошибок. Настраиваемые параметры позволяют точно контролировать поведение программы в случае неудачных попыток, что делает ее более гибкой и надежной.
Другие уроки курса "Python"
- Сортировка с помощью key
- Вычисление фазы комплексного числа
- Расчет времени выполнения программы
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Поиск индексов в списке
- Преобразование числа в восьмеричную строку
- Разделение строки в Python
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Списки: объединение, изменение
- Создание виртуальной среды
- Создание объекта timedelta
- Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
- Python enumerate() для работы с индексами
- Работа с рекламными данными в Pandas
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Отступы в Python
- Оператор in для проверки наличия элемента
- Распаковка элементов последовательности
- Копирование списков в Python
- Возврат значений из генератора
- Исправление ошибки NameError
- Декоратор @override
- Измерение времени выполнения в Python
- Функции в Python: создание и вызов
- Удаление дубликатов в pandas
- Работа с множествами в Python
- Работа с файлами в Python
- Экспорт функций в Python
- Список переменных с %who
- Проверка типа данных
- Печать календаря
- Тест скорости набора текста на Python
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Работа с необработанными строками
- Установка и использование howdoi
- Удаление ресурса в Python
- Функция divmod() в Python
- Удаление первого элемента списка
- Howdoi — получение ответов из терминала
- Управление виртуальными окружениями в Python
- Декораторы в Python
- Декораторы для регистрации функций
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Генерация UUID в Python
- Метод join() для объединения строк
- Создание веб-приложения с Flask
- Генерация QR-кодов с Python
